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目录
1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
4.1 GEI步态能量提取
4.2 CNN卷积神经网络原理
5.算法完整程序工程
1.算法运行效果图预览
(完整程序运行后无水印)
2.算法运行软件版本
matlab2024b/matlab2022a
3.部分核心程序
（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频）
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%划分数据为训练集合验证集，训练集中每个类别包含1张图像，验证集包含其余图像的标签
numTrainFiles = 5;%设置每个类别的训练个数
[imdsTrain, imdsValidation] = splitEachLabel(imds, numTrainFiles, 'randomize');
%定义卷积神经网络的基础结构
layers = [imageInputLayer([400 120 1]);%注意，400,150为能量图的大小，不能改%第1个卷积层convolution2dLayer(3, 8, 'Padding', 'same');%第一个卷积层batchNormalizationLayer;reluLayer;maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2);%第3个卷积层convolution2dLayer(3, 8, 'Padding', 'same');batchNormalizationLayer;reluLayer;maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2);%第4个卷积层convolution2dLayer(3, 8, 'Padding', 'same');batchNormalizationLayer;reluLayer;maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2);%全连接层fullyConnectedLayer(6);fullyConnectedLayer(6);%softmaxsoftmaxLayer;%输出分类结果classificationLayer;];%设置训练参数
options = trainingOptions('sgdm', ...'InitialLearnRate', 0.01, ...'MaxEpochs', 100, ...'Shuffle', 'every-epoch', ...'ValidationData', imdsValidation, ...'ValidationFrequency', 1, ...'Verbose', false, ...'Plots', 'training-progress');
rng(1);
%使用训练集训练网络
net = trainNetwork(imdsTrain, layers, options);%对验证图像进行分类并计算精度
YPred = classify(net, imdsValidation);
YValidation = imdsValidation.Labels;accuracy = 100*sum(YPred == YValidation) / numel(YValidation)save Gnet.mat net
05_001m
4.算法理论概述
人物步态识别作为一种生物特征识别技术，在安防监控、智能门禁等领域具有广泛的应用前景。它通过分析个体行走时的姿态和动作模式来识别身份。卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）在图像和视频处理领域展现出强大的特征提取和分类能力，而步态能量图（Gait Energy Image, GEI）是一种有效的步态特征表示方法。
步态能量图是一种用于表示步态序列的静态图像，它将一个完整步态周期内的所有帧图像进行融合，从而捕捉到步态的整体特征。GEI 可以有效地减少步态序列的时间维度，同时保留重要的步态信息，便于后续的特征提取和分类。
4.1 GEI步态能量提取
假设一个完整的步态周期包含N帧二值化的步态轮廓图像{I1,I2,⋯,IN}，每帧图像的大小为M1×M2。计算GEI的步骤如下：
为了消除不同步态周期内帧数的影响，将累加图像S进行归一化处理，得到GEI：
4.2 CNN卷积神经网络原理
CNN是一种深度神经网络，主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层用于提取输入数据的局部特征，池化层用于降低特征图的维度，减少计算量，全连接层用于将提取的特征进行分类。
CNN的训练过程通常采用反向传播算法和随机梯度下降（SGD）或其变种（如 Adam、Adagrad 等）来更新网络的参数。假设网络的损失函数为L，则参数更新的公式为：
基于CNN卷积神经网络和GEI步态能量提取的视频人物步态识别算法结合了GEI对步态特征的有效表示和CNN强大的特征提取与分类能力。通过数据采集与预处理、GEI 生成、CNN 模型构建、训练、评估和识别等步骤，可以实现准确的人物步态识别。在实际应用中，可以根据具体需求调整 CNN 网络的架构和超参数，以提高识别的性能。同时，还可以考虑引入更多的数据集和数据增强技术，进一步提升模型的泛化能力。
5.算法完整程序工程
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